MongoDB存储与查询机制

前言

这篇是 NoSQL数据库技术及其应用研究 的下篇,也是主要引用 NoSQL数据库技术及其应用研究 论文。

存储机制与反范式模式设计

数据模型

  1. 逻辑模型:
    一个MongoDB系统由多个数据库组成,每个数据库有一组集合(collection) 组成,每个集合由任意个文档(Document)组成,而每个文档由一系列字段(Field)组成,每个字段是一个键值对(key-value pair),其中key是字段的名称,value是对应的属性值,
  2. 物理模型:
    一个数据库在文件中的存储,其中webinfo是数据库名
    MongoDB数据库文件结构

    .ns 文件是命名空间文件,存储的是一个哈希表,存储每个子命名空间的元数据。
    .0 等是数据文件,新的数据文件比前一个文件大一倍,最大为2GB。数据文件有多个数据块(extent)组成,数据块由多个数据记录(record)组成。extent和record都是双向链表,record是存储的最小单位,存储BSON格式的数据。

使用GridFS文件系统规范,提供一种透明的机制将一个大文件分割成为多个较小的块对象(chunk)存储。这个还没有理解

存储架构

分为客户端和服务器,在服务器中运行Mongod提供服务,客户端应用程序通过调用 Driver API, 使用Mongo Wire Protocol通讯协议向mongod提交请求并获得应答。

反范式模式设计

关系型数据库的规范化理论提出了1NF, 2NF, 3NF, BCNF, 4NF 的范式概念,基本思想是通过模式分解来逐步消除数据依赖中不合适的部分,使模式中的各关系模式达到某种程度的分离。

具体的范式知识参考:关系型数据库之范式

因为MongoDB允许关系的嵌套和数组元素。意味着MongoDB更喜欢将信息组织在一起,这样在一些场景下增加则信息的聚合度,减少关联操作,同时也是查询变得简单。
但是这样意味着可能的增加冗余信息。

分布式存储机制与应用

MongoDB采用自动分片的分布式集群实现数据的横向扩展,在集群中使用复制集技术保证数据的可靠性。

自动分片机制

MongoDB分片存储体系架构:
MongoDB分片存储体系架构

  1. 分区算法:
    MongoDB采用范围分区, 服务器中的分区配置的元数据使用2PC作为一致性算法。

  2. 复制集技术:
    采用半同步主从复制技术,主节点负责执行写操作和强一致性读操作,从节点负责执行最终一致性读操作,修复节点是指节点正在和主节点进行数据同步,结束之后状态变为从节点。

    从节点监听主节点oplog的更新;若有新的操作,每一个从节点都复制这些操作到自己的oplog,然后根据记录在自己的数据库上执行这些操作;

    是从节点主动拉取oplog,还是主节点主动发送消息。我觉得是主节点主动合理。


    主节点的重新选举:
    机制还是比较简单,不能满足强一致性,只能保证基本没有问题。

  3. 分片建选择机制:
    分区粒度, 写扩展, 查询隔离。

查询机制

主要讲了MongoDB的查询语法和查询优化。还有自己的一点小小的建议。
这不是我关注的重点,以后有机会再补充。

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